在Python程式設計生態系統中，構建API（應用程式程式設計介面）是一項至關重要的任務。API不僅簡化了不同元件之間的互動和整合，還提供了對其他軟體或服務功能的訪問和呼叫方式。本文將深入探討幾個流行的Python框架，並評估它們在構建API方面的適用性。
Flask：輕量級與靈活性的典範
Flask是一個基於Werkzeug的WSGI工具包和Jinja2模板引擎的Python微框架。自2010年由Armin Ronacher建立以來，Flask已更新多次，並因其輕量級和非侵入性特性而廣受歡迎。Pinterest、Netflix和LinkedIn等公司已將Flask納入其開發堆疊。
優勢：
輕量級與靈活性：Flask的輕量級設計使其非常適合小型專案或原型開發。它減少了其他框架中的嚴格要求，開發人員可以自由地與外部工具和ORM（物件關係對映）相容。
安全性：Flask的依賴關係是在考慮安全性的情況下構建的。在客戶端，它提供了免受注入攻擊、資料完整性檢查和安全cookie生成的預設保護。
開發效率：Flask內建的開發伺服器不需要配置外部資源，從而減少了交付週期和成本。此外，它支援Python 3.4及更新版本，同時也支援Python 2.7和PyPy，開發人員可以自由選擇他們喜歡的版本。
豐富的文件：Flask的文件中有豐富的示例和廣泛的應用程式，其中概述了大量的用例和示例程式碼，這對於新手來說非常友好。
劣勢：
缺乏全面的引導工具：對於較大的MVC（模型-檢視-控制器）應用程式，Flask並未附帶全面的引導工具和模組，這可能會增加開發難度。
初始配置複雜：儘管Flask極具靈活性，但初始的自定義配置可能會延遲開發和上線程序。
示例程式碼：
python
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return jsonify({"message": "Hello, Flask!"})
@app.route('/items/<int:item_id>', methods=['GET'])
def get_item(item_id):
return jsonify({"item_id": item_id})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
FastAPI：現代、快速與高效
FastAPI是一個現代、快速（高效能）的Web框架，用於構建API，基於標準Python型別提示。它以效能、開發效率和自動生成文件的特性深受開發者喜愛。
優勢：
高效能：基於ASGI，支援非同步程式設計，效能非常高，幾乎媲美Node.js和Go。
自動生成文件：使用Python的型別註解，自動生成OpenAPI規範（Swagger UI文件），這使得API的開發和測試變得更加容易。
資料驗證與序列化：內建資料驗證和序列化功能，使用Pydantic進行資料模型管理。
非同步支援：完全非同步，支援大規模併發請求，適合需要高吞吐量的場景。
示例程式碼：
python
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
async def read_root():
return {"message": "Hello, FastAPI!"}
@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: str = None):
return {"item_id": item_id, "query": q}
劣勢：
學習曲線：雖然FastAPI的文件非常詳盡，但對於不熟悉非同步程式設計的開發者來說，可能需要一些時間來適應。
依賴項：雖然FastAPI的依賴項相對較少，但它依賴於Python 3.6+和Pydantic等庫，這可能會增加一些額外的複雜性。
Django Rest Framework（DRF）：功能強大與可擴充套件性
Django Rest Framework（DRF）是Django框架的一個強大擴充套件，專注於構建Web APIs。它利用Django的ORM和認證系統來快速構建強大的、可擴充套件的API。
優勢：
強大的ORM支援：DRF與Django的ORM緊密整合，使得資料庫操作變得簡單而高效。
認證與許可權管理：基於Django的認證和許可權管理系統，DRF提供了豐富的認證和許可權選項。
序列化工具：DRF提供了豐富的序列化工具，可以快速將複雜的數據結構轉為JSON。
內建功能：內建分頁、過濾、認證等常見API功能，減少了開發人員的工作量。
示例程式碼：
python
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from django.urls import path
class HelloWorld(APIView):
def get(self, request):
return Response({"message": "Hello, Django Rest Framework!"})
urlpatterns = [
path('api/hello/', HelloWorld.as_view()),
]
劣勢：
重量級：與Flask和FastAPI相比，Django和DRF的組合可能顯得過於重量級，對於小型專案來說可能過於複雜。
學習曲線：Django和DRF都有相對陡峭的學習曲線，特別是對於初學者來說。
Falcon：輕量級與高效能
Falcon是一個輕量級、高效能的Web框架，專門為API服務設計，適合構建快速、低延遲的API。
優勢：
高效能：Falcon的設計理念是儘可能地減少不必要的開銷，這使得它在處理大量請求時表現出色。
低延遲：響應速度非常快，非常適合構建需要低延遲的API。
易於整合：Falcon易於與其他非同步框架或庫結合使用，提供了良好的擴充套件性。
示例程式碼：
python
import falcon
class HelloWorldResource:
def on_get(self, req, resp):
resp.media = {"message": "Hello, Falcon!"}
app = falcon.App()
app.add_route("/", HelloWorldResource())
if __name__ == "__main__":
from wsgiref import simple_server
httpd = simple_server.make_server('127.0.0.1', 8000, app)
httpd.serve_forever()
劣勢：
功能有限：與Django和DRF相比，Falcon的功能相對有限，可能不適合構建複雜的API。
社羣支援：雖然Falcon有一個活躍的社羣，但與Flask和Django等框架相比，其社羣規模較小。
Tornado：非同步與非阻塞I/O
Tornado是一個非阻塞的Web伺服器和Web框架，特別適合處理長連線（如WebSockets），其非同步特性使其成為構建高併發API服務的好選擇。
優勢：
高效能：專為非同步和非阻塞I/O設計，適合大規模併發請求。
支援長連線：支援WebSocket和長連線，適合構建實時應用。
非同步架構：完全非同步的架構使得Tornado在處理大量併發請求時表現出色。
示例程式碼：
python
import tornado.ioloop
import tornado.web
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
def get(self):
self.write("Hello, Tornado!")
def make_app():
return tornado.web.Application([(r"/", MainHandler),])
if __name__ == "__main__":
app = make_app()
app.listen(8888)
tornado.ioloop.IOLoop.current().start()
劣勢：
學習曲線：Tornado的非同步程式設計模型可能需要一些時間來適應。
文件與社羣：雖然Tornado有一個活躍的社羣和詳盡的文件，但與Flask和Django等框架相比，其文件和社羣資源相對較少。
結論
在選擇Python框架來構建API時，開發人員需要考慮多個因素，包括專案的規模、效能要求、開發效率以及團隊的熟悉程度等。Flask以其輕量級和靈活性著稱，非常適合小型專案或原型開發；FastAPI則以其高效能和自動生成文件的特性脫穎而出，適合需要高效能和非同步支援的API專案；Django Rest Framework則以其強大的功能和可擴充套件性成為構建複雜、可擴充套件Web應用和API的首選；Falcon則以其輕量級和高效能適合構建快速、低延遲的API；而Tornado則以其非同步和非阻塞I/O特性成為構建高併發API服務的好選擇。
最終的選擇取決於專案的具體需求和開發團隊的偏好。無論選擇哪個框架，開發人員都應該充分利用其提供的工具和特性來構建高效、可擴充套件和安全的API。如遇任何疑問或有進一步的需求，請隨時與我私信聯絡或者評論。
作者：API小知識
連結：https://juejin.cn/post/7437016807435223080
